泰罗奥特曼每集名字:,请问:一次指数平滑预测公式是怎么计算的

一次指数平滑的计算公式为：?s??（1）??t＝〖WB〗αy?t+α(1-α)y??t-1?+α(1-α)?2y??t-2?+…?〖DW〗+α(1-α)??t-1?y?1＋α（1-α)?ty?0
〖JY〗（7-3）?式中：s??（1）??t为第t时点的一次指数平滑值，y?t为第t时点的实际值，α为平滑系数，0＜α＜1，上式又可写成如下形式：?〖JZ(〗s??（1）??t=αy?t+α(1-α)y??（1）???t-1?〖JZ)〗〖JY〗(7-4)?一次指数平滑法以最接近预测点的指数平滑值作为预测点的预测值。指数平滑的预测模型如下式所示：?〖JZ(〗
〖AKy＾2〗??t+1?=s??（1）??t=αy?t+α(1-α)y??（1）???t-1?〖JZ)〗〖JY〗(7-5)? 在计算指数平滑预测值时，首先应确定初始值s??（1）??0。当历史数据较多时，可以用实际的初始值y?1作初始值s??（1）??0
，如果数据较少，则可取最初几个实际数据的平均值作为s??（1）??0。由公式还可以看出，当平滑系数α=1时，t+1时点的预测值〖AKy＾2〗??t+1?就等于t时点的历史真实数据y?t，一次指数平滑对预测不起作用。当α=0时，〖AKy＾2〗??t+1?=s??（1）???t-1?，即预测值等于t-1时点的一次指数平滑值，而最后一个时点的真实数据y?t对预测将不起作用。这说明平滑系数α对预测效果有很大的影响。α越大，平滑作用越小，平滑作用越强，近期数据对预测结果影响越小。一般对比较稳定的时间序列取较小的值，而对变动较大的时间序列取较大的α值。当然，实际中，在时间序列线形变化部分，一次指数平滑序列也有一定的滞后偏差，因此，对于有明显的线性变化趋势的时间序列，常常使用二次指数平滑法建立线形预测模型进行预测。
还有它的定义：
1?平均数预测法（道氏理论）

?对于随机波动的时间序列，如果没有明显的变动趋势，并且波动范围不大时，可采用算术平均数法进行预测。算术平均数法是以时间序列中各个时点上的历史统计数据的算术平均值作为未来发展的预测值。假设，某段时间序列中对应于各个时点，t?1，t?2，…，t?n的历史统计数据为y?1，y?2，…，y?n。则算术平均值：?(y[TX-]=[SX(]1[]n[SX)]?〖DD(〗n[]i=1〖DD)〗y?i〖JZ)〗〖JY〗(7-1)?
算术平均数法之所以有预测功能，是由于它能够在一定程度上消除受偶然性干扰作用而产生的随机变动对时间序列的影响。但是，这种方法同时也掩盖了事物本身发展过程中的波动趋势，对于有较大波动的时间序列可采用移动平均预测法。?移动平均预测法是对算术平均值法的改进。这里，我们仅介绍一次移动平均法。一次移动平均数的计算公式为?〖JZ(〗M?t=(y?t+y??t-1?+…+y??t-n+1?)/N〖JZ)〗〖JY〗(7-2)?式中：t为时间点的序号，M?t为第t个时点的一次移动平均数，n为第t个时点的实际值，N为计算移动平均数所选定的数据个数。

?一次移动平均法是在保持每段时间间距不变的情况下，每次后移一个时点求平均值。证券市场常用的平均线法就是道·琼斯理论的变种。一次移动平均曲线可以较好地反映时间序列的变动趋势，如果时间序列没有明显的周期性变化或倾向性变化，就可以用最后一段时间的一次移动平均数平移作为下一段时间的预测值。运用移动平均法进行预测，每次求平均所取的数据个数N的选取十分重要，N越大，移动平均法的平滑作用越强，但对时间序列变化的反应越不灵敏。反之，N越小，则越能反映出时间序列的变化过程，但对随机波动的影响、抑制越弱。读者可对M?5，M??20?两条移动平均曲线做出比较得出结论。当N=1时，移动平均曲线就是时间序列本身；当N为全部统计时点个数时，移动平均曲线就是时间序列的算术平均值。还需说明，一次移动平均预测法所得到的预测值总是滞后于实际的变化，因此不适于对具有明显的线性变化趋势的时间序列进行预测。

?2?指数平滑预测法

?指数平滑预测法是以加权平均的观点建立起来的，是移动平均法的改进。前面介绍的一次移动平均法假定最近期间内的N个数据同等重要，从加权平均的观点来看，即认为预测值是前N个数据以相等的权系数1/N的加权平均值，而所取期间以外的其他数据对此预测值毫无影响，即权系数为0。然而，在证券市场发展的实际过程中，越近期的数据对未来的影响越大，反映的信息越新，因此，越接近预测时点的数据，对于预测的意义越为重要。历史数据对预测的重要程度应按时间上的由近至远递减。一个数据的重要程度由其参与求加权平均值所取的权重来体现。当权重系数按照指数规律递减时，这种加权平均法就叫做指数平滑法。?对于以随机变化为主的时间序列，可以用一次指数平滑法。